A clinically relevant method to screen for hepatic steatosis in overweight adolescents: a cross sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To develop a screening algorithm to detect hepatic steatosis in overweight and obese adolescents. METHODS: We performed a cross sectional study of 129 overweight adolescents 13-18 yrs. The primary outcome, hepatic steatosis was defined as an intracellular triglyceride content > 5.5 mg/g and quantified using (1)H-magenetic resonance spectroscopy. Primary predictor variables included, alanine and aspartate transaminases (ALT/AST) and features of the metabolic syndrome. RESULTS: Hepatic steatosis was present in 33% of overweight and obese adolescents. Adolescents with hepatic steatosis were more likely to be boys (adjusted OR: 4.8; 95% CI: 2.5-10.5), display a higher waist circumference (111 ± 12 vs 100 ± 13 cm, p < 0.001) and have metabolic syndrome (adjusted OR: 5.1; 95% CI: 1.6-16.4). Serum ALT predicted hepatic steatosis in boys (AUC: 0.82; 95% CI: 0.70-0.95; p < 0.001) but not girls (AUC = 0.63; 95% CI: 0.46-0.75, p = 0.16). An ALT >20 U/L, combined with the presence of metabolic syndrome, male gender and an elevated waist circumference provided the best model (AUC 0.85) with high sensitivity (72%) and specificity (82%) and positive and negative predictive values of 61% and 89% respectively. CONCLUSIONS: Serum transaminases provide modest predictive value for hepatic steatosis in youth. The ALT threshold for predicting hepatic steatosis is significantly lower than current clinical thresholds for predicting non-alcoholic fatty liver disease. The addition of ALT, presence of the metabolic syndrome and male gender significant improve the ability to predict hepatic steatosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».